Pengenalan SBPPERTEMUAN KE - 1

Rencana Pembelajaran Semester

Deskripsi Mata Kuliah SBP

Mata kuliah pilihan mahasiswa sebagai mata kuliah yang mendukung minatmahasiswa dalam perancangan sistem yang mampu mengolah informasi dariberbagai pengetahuan untuk pengambilan keputusan atau berbagai tujuan

khusus sehingga menghasilkan kecerdasan buatan dalam bentuk SistemPakar Berbasis Pengetahuan

Pendahuluan

Sistem Berbasis Pengetahuan (SBP) merupakan salah satu dari SISTEM PAKAR

Sedangkan SISTEM PAKAR merupakan salah satu bagian dari bidang

KECERDASAN BUATAN

Salah satu sistem dari SBP adalah Sistem Berbasis Rule (Rule Based

System) dimana basis pengetahuannya (knowledge based) berupaaturan-aturan (rules)

Data, Informasi, & Pengetahuan

(Knowledge)

Gambaran Sederhana dari Sistem Berbasis Pengetahuan

Pengetahuan (Knowledge)

Sumber utama yang dimiliki

seorang pakar dalam

menangani suatu

permasalahan dengan aturanyang berlaku dalam

kepakaran.

Kecerdasan Buatan

Kecerdasan?

1. Kemampuan belajar atau mengerti dari pengalaman

2. Kemampuan memahami pesan yang kontradiktif dan ambigu

3. Kemampuan menanggapi dengan cepat dan baik atas situasibaru

4. Kemampuan menggunakan penalaran dalam pemecahanmasalah serta menyelesaikannya dengan efektif.

Kecerdasan Buatan

Adalah Suatu ilmu yang mempelajari cara membuat

komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukanoleh manusia

Tujuan Kecerdasan Buatan

1. Membuat komputer lebih cerdas

2. Mengerti tentang kecerdasan

3. Membuat mesin lebih berguna

Kecerdasan Buatan Vs Pemograman

Konvensional

Dimensi Kecerdasan Buatan PemogramanKonvensional

Processing Simbolik Algoritmik

Input Tidak harus lengkap Harus Lengkap

Search Heuristic Algoritmik

Major interest Knowledge Data Informasi

Struktur Terpisah antara control dan

knowledge

Kontrol terintegrasi dengan

data

Ouput Tidak harus lengkap Harus tetap

Maintenance & Update Mudah karena menggunakan

module-module

Umumnya susah dilakukan

Kemampuan Pemikiran Terbatas tetapi dapat

ditingkatkan

Tidak ada

Konsep Kecerdasan Buatan

Turing Test – Metode Pengujian Kecerdasan

Pemrosesan Simbolik

Heuristic / Menemukan

Inferencing / Penarikan Kesimpulan

Pattern Matching/ Pencocokan Pola

Contoh Penggunaan Sistem

Kecerdasan Buatan

1. Teknik Searching

Digunakan untuk pencarian rute optimum untuk memandu seseorang dalamperjalanan. Contoh: penggunaan komputer yang dilengkapi Global Positioning

System (GPS).

2. Teknik Reasoning

Digunakakan untuk melakukan penalaran terhadap suatu masalah yang dialamimanusia. Dalam teknik ini, pengetahuan menjadi Basis Utamanya. Contohsoftware yang disebut MedicWare yang digunakan untuk merekam catatanmedis pasien. MedicWare dilengkapi dengan ribuan pengetahuan tentang jenis,merek, efek samping, dan interaksi berbagai jenis obat-obatan.

Contoh Penggunaan Sistem

Kecerdasan Buatan

3. Teknik Planning

Teknik ini digunakan untuk melakukan perencanaan terhadap suatu masalahyang hendak diselesaikan.

Contoh: Optimum-AIV adalah suatu planner (software yang menggunakan teknikplanning) yang digunakan oleh European Space Agency untuk assembly atauperakitan, integration atau penggabungan dan verification (AIV) pesawatterbang. Software tersebut digunakan untuk membuat perencanaan dan untukmemonitor eksekusi terhadap perencanaan-perencanaan tersebut.

4. Teknik Learning

Digunakan untuk membuat mesin-mesinotomatismelaui proses pembelajarandan pelatihan sedemikian rupa hingga bisa menjadi cerdas layaknya manusia . Contoh : Robotik

Sistem Pakar Dalam Kecerdasan Buatan

Sistem Pakar adalah program kecerdasan

buatan yang menggabungkan pangkalan

pengetahuan base dengan sistem inferensiuntuk menirukan seorang pakar.

Suatu sistem pakar adalah suatu sistem

komputer yang menyamai (emulates)

kemampuan pengambilan keputusan

dari seorang pakar. Istilah emulatesberarti sistem pakar diharapkan dapat

bekerja dalam semua hal sepertiseorang pakar.

Sumber : https://www.kajianpustaka.com/2016/10/pengertian-tujuan-dan-struktur-sistem-pakar.html

Kelebihan Sistem Pakar

Menghimpun data dalam jumlah besar

Menyimpan data tersebut dalam jangka waktu yang lama dalambentuk tertentu

Mengerjakan perhitungan secara cepat dan tepat serta mencari

kembali data yang tersimpan dengan kecepatan tinggi.

Meningkatkan produktifitas

Membuat seorang yang awam bekerja seperti layak seorang pakar.

Kelebihan Sistem Pakar

Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan

menggurangi kesalahan.

Mampu menangkap pengetahuan dan kepakaran seseorang

Dapat beroperasi dilingkungan yang berbahaya.

Memudahkan akses pengetahuan seorang pakar

Andal

Kelebihan Sistem Pakar

Meningkatkan kapabilitas sistem komputer

Mampu bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidakpasti, selama konsultasi dengan sistem pakar tetap akan

memberikan jawabannya

Meningkatkan kemampuan untuk menyelesaikan masalah karenamengambil dari sumber pengetahuan dari banyak pakar.

Bisa digunakan sebagai media pelengkap dalam pelatihan.

Keuntungan Sistem Pakar

Menjadikan pengetahuan lebih mudah didapat

Meningkatkan output dan produktifitas

Menyimpan kemampuan dan keahlian para pakar

Meningkatkan penyelesaian permasalahan

Meningkatkan realibilitas

Memberikan respon (jawaban) yang cepat

Merupakan panduan yang intelegence (cerdas)

Dapat bekerja dengan informasi yang kurang lengkap dan mengandung ketidakpastian

Dapat digunakan untuk mengakses basis data dengan cara cerdas

Kelemahan Sistem Pakar

Pengetahuan tidak selalu bisa didapat dengan mudah.

Karena pendekatan yang dibuat oleh satu pakardengan pakar lainnya berbeda.

Untuk membuat suatu sistem yang berkualitas sangatsulit dan memerlukan biaya yang tinggi.

Sistem pakar tidak 100% benar, perlu diuji ulangsebelum digunakan. Dalam hal ini peranan manusia

merupakan faktor dominan.

Elemen Manusia dalam Sistem Pakar

1. Pakar

2. Knowledge Engineer

3. User, yang terdiri dari:

Klien yang bukan pakar yang menginginkan nasehat langsung. Disini sistem pakar bertindak sebagai

konsultan atau advisor/ penasehat.

Pelajar yang ingin belajar. Sistem Pakr disini bertindak sebagai intruktur.

Pembangun Sistem Pakar yang ingin meningkatkan knowledge basenya. Disini Sistem Pakar bertindaksebagai Patner.

Pakar, Sistem Pakar disini bertindak sebagai kolega atau sebagai asisten.

4. Pihak lain

Misalnya: system builder, tool builder, vendor, staf pendukung.

Struktur Sistem Pakar

Dua (2) Bagian Terpenting dari

Sistem Pakar:

1. Lingkungan Pengembangan

(Developmet Environment)

2. Lingkungan Konsultasi(Consultation Environment)

Komponen Dalam Sebuat Sistem Pakar

KOMPONEN DALAM SISTEM PAKAR

1. Akuisi Pengetahuan

Sub sistem ini digunakan untuk memasukan pengetahuan dari seorang

pakar dengan cara merekayasa pengetahuan agar bisa diproses oleh

komputer dan meletakkannya ke dalam basis pengetahuan dengan format

tertentu dalam bentuk representasi pengetahuan.

Sumber-sumber pengetahuan bisa diperoleh dari pakar, buku, dokumen multimedia,

basis data, laporan riset khusus, dan informasi yang terdapat di web.

2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)

Fakta : Misalnya, situasi, kondisi, atau permasalahan yang ada.

Rule (aturan) : Mengarahkan penggunaan pengetahuan memecahkan masalah.

KOMPONEN DALAM SISTEM PAKAR

3. Mesin Inferensi (Inference Engine)

Sebuah program yang berfungsi untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi

berdasarkan pada basis pengetahuan yang ada, memanipulasi dan mengarahkan kaidah,model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengtahuan untuk mencapai solusi atau

kesimpulan.

4. Daerah Kerja (Blackboard)

Area pada memori yang berfungsi sebagai basis data.

Ada 3 Tipe keputusan yang dapat direkam pada Blackboard, yaitu:

1. Rencana : Bagaiman mengadapi masalah

2. Agenda : Aksi-aksi potensial yang sedang menunggu untuk dieksekusi

3. Solusi : calon aksi yang akan dibangkitkan.

KOMPONEN DALAM SISTEM PAKAR

5. Antarmuka Pemakai (User Interface)

Digunakan sebagai media komunikasi antara pengguna dan sistem pakar.

Komunikasi disajikan dalam bahasa alami (Natural Language)

Dilengkapi grafik, menu, dan formulir elektronik.

Dialog antar sistem pakar dan pengguna

6. Sub Sistem Penjelasan (Explanation Subsystem/ Justifier)

Memberi penjelasan ke pengguna

Kesimpulan yang dapat dipahami pengguna

Merupakan hasil dari proses pemindahan keahilan seorang pakar seperti dalampemecahan masalah

KOMPONEN DALAM SISTEM PAKAR

7. Sistem Perbaikan Pengetahuan (Knowledge Refining System)

Kemampuan memperbaiki pengetahuan dari seorang pakar diperlukan untuk menganalisis

pengetahuan

Belajar dari kesalahan masa lalu kemudian memperbaiki pengatahuan untuk

dipakai pada masa mendatang

Kemampuan evaluasi diri diperlukan oleh program agar dapat menganalisis untuk

mengambil kesimpulan.

8. Pengguna (User)

Pengguna sistem pakar bukanlah seorang pakar (non-expert) yang membutuhkan

solusi, saran atau pelatihan (training) dari permasalahan yang ada.